現有的三維人臉識别方法有：

1.基于圖像特征的方法：采取了從3D結構中分離出姿态的算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向(xiàng)；然後(hòu)，在保持姿态固定的情況下，去作臉部不同特征點(這(zhè)些特征點是人工的鑒别出來)的局部匹配。

2.基于模型可變參數的方法：使用將(jiāng)通用人臉模型的3D變形和基于距離映射的矩陣叠代最小相結合，去恢複頭部姿态和3D人臉。随著(zhe)模型形變的關聯關系的改變不斷更新姿态參數，重複此過(guò)程直到最小化尺度達到要求。

基于模型可變參數的方法與基于圖像特征的方法的最大區别在于：後(hòu)者在人臉姿态每變化一次後(hòu)，需要重新搜索特征點的坐标，而前者隻需調整3D變形模型的參數。

光線和角度:三維人臉識别儀的工作波段接近于紅外波段，使用者可不受光線狀況、背景顔色、臉部的毛發(fā)與膚色的影響，從任何的角度都(dōu)可以呈現出準确的三維臉形資料。

三維圖像的特異性：獲取豐富的臉部測量數據特點，通過(guò)運算形成(chéng)的三維臉形模闆，就可以準确識别出看似兩(liǎng)個完全相同的雙胞胎兄弟或姐妹的臉形。

設備圖如下